{"id":9650,"date":"2017-06-12T14:20:07","date_gmt":"2017-06-12T08:50:07","guid":{"rendered":"https:\/\/rationalselling.com\/?p=9650"},"modified":"2022-02-21T18:13:23","modified_gmt":"2022-02-21T12:43:23","slug":"data-analytics-analysis-prediction","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rationalselling.com\/de\/data-analytics-analysis-prediction\/","title":{"rendered":"Datenanalyse - von der Analyse zur Vorhersage"},"content":{"rendered":"

Da wir immer mehr vernetzt sind und unser Leben von digitalen Erfahrungen gepr\u00e4gt ist, haben sich soziale Medien, mobile Plattformen, Cloud-Infrastrukturen und Datenanalysen zu den wichtigsten St\u00f6rfaktoren entwickelt. In den letzten Jahren haben Big-Data-Analysetechnologien eine immer gr\u00f6\u00dfere Rolle bei der Unterst\u00fctzung von Gesch\u00e4ftsentscheidungen und Business Intelligence gespielt. Die n\u00e4chsten Jahre sind spannend f\u00fcr Daten und hier sind einige Dinge, die Sie erwarten sollten!<\/p>\n

Vernetzte Datenanwendungen<\/strong><\/p>\n

Moderne Anwendungen und Daten m\u00fcssen \u00fcber eine Plattform verbunden sein. Solche modernen Datenanwendungen sind portabel, modular und verbunden. Diese Anwendungen w\u00fcrden die traditionellen vertikal integrierten Anwendungen ersetzen.<\/p>\n

Daten als Produkt<\/strong><\/p>\n

Obwohl dies bereits der Fall ist, haben Daten einen Wert, der monetarisiert werden kann und der wie bei jedem anderen Produkt steigt oder sinkt. Ein Gro\u00dfteil der neuen Unternehmen, vor allem der Start-ups, ist bestrebt, Daten als Verm\u00f6genswert zu monetarisieren. Dar\u00fcber hinaus konzentrieren sich die Unternehmen auf die Entwicklung von Datenverarbeitungs- und Analysemodellen, um das gleiche Ma\u00df an Flexibilit\u00e4t zu erreichen, das heute in der Softwareentwicklung zu beobachten ist.<\/p>\n

Pr\u00e4ventive Analytik<\/strong><\/p>\n

Heutzutage erfolgt die Analyse in erster Linie nach einem Ereignis und hilft bei der \u00c4nderung oder Optimierung \u00e4hnlicher zuk\u00fcnftiger Transaktionen. Wir beobachten jedoch eine Entwicklung hin zu Echtzeit- oder pr\u00e4ventiven Analysen. Dies f\u00fchrt zu neuen Erfahrungen f\u00fcr den Benutzer und kann sogar dazu beitragen, neue Einnahmequellen zu identifizieren.<\/p>\n

Maschinelles Lernen in Echtzeit<\/strong><\/p>\n

Die Ger\u00e4te k\u00f6nnten in Echtzeit zusammenarbeiten und analysieren. Echtzeit-ML-Algorithmen im Kern moderner Datenanwendungen w\u00e4ren in der Lage, die Entscheidungsfindung und operative Transaktionen in Echtzeit voranzutreiben. Das maschinelle Lernen w\u00fcrde auch auf einen breiteren historischen Datenstrom angewandt werden, um den Kontext des neu eintreffenden Datenstroms besser zu verstehen.<\/p>\n

Neuzeitliche digitale CRMs wie CRM4u nutzen die F\u00e4higkeit von Webkomponenten, Datenstr\u00f6me zu erzeugen. Diese Datenstr\u00f6me helfen CRM4u bei der Erstellung von Berichten und k\u00f6nnen in Zukunft von fortschrittlichen Analysemaschinen analysiert werden, um noch bessere Einblicke zu erhalten.<\/p>\n